2 Q! C8 c2 r* Y) {
" E* i% V3 C3 N3 x% Y/ [' ~〖课程介绍〗" I. @) P8 s7 O% A7 E$ s. P
目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。
7 t' y/ o# Z6 F4 T
9 t+ e) n' r. T- y" `4 v〖课程目录〗: T4 D' z' F0 G8 A
第1章 课程导学
; I! {6 T7 r- i4 L- w+ h0 e1-1 课程导学 (12:34)
# N' ^ [# T" L/ F* [' K2 J' A* r: q% w1 Y
第2章 基础知识7 S) J7 H+ t2 c1 i6 h
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
- X* C" W0 S6 p( ~/ H) P- U% M2-2 张量、图、会话 (06:17)# v+ K0 j6 {0 ]
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)8 N0 \5 `9 w0 ]% @; n1 {- J* g1 E1 J
2-4 Android操作系统 (16:19)
8 I$ s/ p/ w" Z% v' o0 o- N/ N2-5 Java安装 (10:15)
! o2 w7 e" T+ E" x: X2-6 Java环境搭建 (02:40) R# N7 o2 G3 t9 y+ e1 S
2-7 Android安装及运行 (10:39)
1 a, D; f& l. A5 R# P2-8 第一个Android程序 (05:34)( k; z' X9 x, g Y2 g0 }% _/ D* f; D
1 ~' X' @7 _" r$ ^2 M* W
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
5 E }+ F0 J) D. s3-1 常用模型 (10:15)
+ _( V, J/ E% @, n+ F3-2 BP神经网络 (10:53)
/ Y8 Z ~- ]/ k) K5 I6 Y ^( E3-3 循环神经网络（1） (06:58)
8 U4 v+ V$ n! R, V9 ?) F3-4 循环神经网络（2） (06:07). r7 R# m" u' C$ S N+ M
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
9 l8 K+ Z% _/ v" L2 {3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
6 k) U2 F8 d c5 Z; ]) O: i3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)( n! D0 ?' j% j% j9 _1 C2 ]
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
^; W9 F0 l+ j0 i, l# g3 @; C5 f: h
第4章 NLP基础$ s" }# m( `- \
4-1 NLP基础 (04:19)
$ s( s2 t0 s6 ^ J% w' N. _. T6 n4-2 分词技术 (05:29)7 P1 ?$ _1 Q8 Z* [% t2 S" h+ O
4-3 词性标注 (08:34)
6 v* ^ o6 _: X" n2 ^7 v1 w/ P4-4 命名实体识别 (08:25)
# _$ i+ H$ e" U! J. C4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)8 P8 v' R# e7 G% | X- ]0 E
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28); o- |( l* f) Z# R
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
+ O. I( p; y* G- i4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
% N& k" x: N' r. n1 T A4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
7 A0 y5 S% i/ M* [* u6 j4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
6 ?) T; i9 P6 E5 Q' h1 m }4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
2 s; |$ b5 Y+ U* p2 n a9 ~! n# M k: t8 j
2 q/ O) \" f1 n7 D+ S( `第5章 文本处理方法, H- ^4 z' v* r- Q, u
5-1 语料的获取与处理 (15:19)7 C* b+ r0 {- Y
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)2 M0 D; x. c$ O |: l
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
" z8 _# Z9 W2 J& S+ W5 k5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
# R( B+ @' @2 m9 n5-5 词向量与Word2vec (07:26)
* O. A( x' M) _* Y5-6 文本处理方法 (11:39)3 G* g( @% X$ z' p9 E) X& Y4 P
) `, r" `3 Y+ f J3 Q2 M第6章 实战之聊天语料处理$ Y& ?. @) @! K+ d( j
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
9 b7 c4 c0 Y/ ~- B+ v( p+ e5 \6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
& _( O" o7 Z# T5 [5 A" }$ H6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
: C. ^8 e! i9 ?( n* a. ] I) ?6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
' y- \- J: i- C5 T% b/ w6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
1 k% v. E+ r9 |" {6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
( }' q; y; ^8 K+ p3 u6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
' [; J( c6 o# U W9 Q. J" Q6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)8 u" a7 _( @1 V
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
! H* k/ e9 x8 p$ { k6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
6 Q$ H d3 f* C7 w+ L* r- m6 K! r! |6 o! x6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)6 O7 W8 P" [& a$ t) Q3 c- G
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
5 _) B) t6 K& t4 T4 ^5 N5 k9 _9 T5 {4 U8 |2 q9 t
第7章 聊天机器人原理5 s# f2 d" f* }5 `' ?
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)9 l6 N/ e- c3 {" z
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
4 H/ g9 D- u3 m" R7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)4 ^ c- ]: x6 ?4 L3 p3 D4 J
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)" [, k) ~3 H0 N8 s0 r" H* k$ E ?
3 g2 o; ~% ~; g- Y6 ]: ~6 r第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
; K9 h+ |$ O3 V) Y5 F( Y8 X8-1 线程处理（1） (09:15)
* ?& q8 [: w: G6 i" B) t0 s; a8-2 线程处理（2） (10:10)
: p* h, p; z" [" k7 q) ~8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
3 G; m4 I' S3 w( o( l# F8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
/ H0 b4 t6 Q. V `8-5 数据操作 转换长度 (07:39)7 [; V5 d) D7 A( _2 w6 {8 w
8-6 batch_flow（1） (07:28)/ ~* c a1 r% V0 s/ |: s# q- L
8-7 batch_flow（2） (05:49)
1 s' G& H; j' N4 F8-8 batch_flow（3） (14:43)5 o- G0 a, G d# C% ?
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)9 _) R% Q4 i! B9 q; `9 Y
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)7 Z6 g5 C. }1 k( y6 a$ @
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)( t$ W6 f( @8 ~: F& K c7 w8 z
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)0 n ]0 b# K/ G+ c
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)% B3 i7 n) W7 A
) h, v9 z P% I( H2 k4 L1 F第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写9 V7 m$ f# ]$ C
9-1 基本流程介绍 (10:37)
4 s# ], |& I+ c4 k: m/ ~0 _1 b4 z9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
: |. E# i' K; r9 A$ K) k* P9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
0 n( L i C' y3 O) t7 `9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)% o4 D8 [5 U" x0 J# [: `
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15) z; v, o: K# w- F2 a
9-6 构建模型（1） (06:43)
* J/ L$ i6 i. o \( A9-7 构建模型（2） (08:38)2 E% z' J/ l6 ]+ V; W
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)8 ?0 g) D1 f' c
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
) D4 T8 I3 @+ V0 w* Y/ g9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
& T9 |2 j9 L3 V/ S6 G3 F9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
A( p/ H# r( v' x! r9-12 构建解码器（1） (08:28)
6 O( c) ]# r5 d; h% H' W9-13 构建解码器（2） (09:22)
2 m( ?$ ?$ N2 I$ Q2 Y9-14 构建解码器（3） (07:36)
5 @' G) T k7 O9-15 构建解码器（4） (09:19)
. G4 d" g E1 m5 L( ?9-16 构建解码器（5） (10:59)
. z( K+ J% d; a% o6 K, z0 z% O9-17 构建解码器（6） (09:28)+ Y# t8 R- ?; `' B& q* [+ q! h
9-18 构建解码器（7） (14:52)$ h- S8 K' p+ v6 N
9-19 构建解码器（8） (17:02)
1 ]( }9 J, p, K1 l/ K8 a9-20 构建优化器（1） (09:56)
3 f( ]7 m9 p; l4 E9-21 构建优化器（2） (08:48)4 J( f1 D, Z. j# o3 y
9-22 构建优化器（3） (06:01)8 _& {/ h" E6 e) \! C
9-23 输入检查 (11:51)
) t5 T& H# N. @5 d: r" _ K" R9-24 训练模型 (11:59)
" S) l& u+ j5 ]6 N9-25 预测模型 (07:22)
, e& b* H, |$ d: @0 y; o
|/ e7 v& i3 V! K$ Q* o) Q/ b4 h第10章 聊天机器人模型的训练和验证
% ~% K) X/ F$ G6 A10-1 第一种模型训练（1） (06:17)9 e) i. w9 s; V! k
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)( T& s1 z, ?" {4 @; q; X
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
4 O" _- t. h+ b10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
. | \) \+ c, O8 ^9 {10-5 第一种模型训练（5） (25:35)0 Q7 t+ B: r- T! M/ y# Z
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
, P# F* `2 @5 a6 k: |; V10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
5 K( b% i2 D& _! q10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
$ f" E q7 \4 m/ n; ^4 B3 ?! g10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
( r7 Z. x' [; Z
# k2 H0 v! U$ y第11章 Android的打包与发布+ ]+ |" S' E0 ~( L9 [+ x
11-1 新建项目 (07:49)- L! a# H9 U4 |- \
11-2 代码结构讲解 (17:15)
5 A* `& W0 {3 d2 @11-3 私有变量的定义 (12:25)
+ |9 {* ^! w; {11-4 参数初始化 (11:54)
8 I+ `/ \/ d9 K; B9 b11-5 听写UI监听器 (19:18). A5 Z, n! ?1 L5 @" ^# ?+ G, F9 Z
11-6 合成回调监听器 (05:58)/ U) \9 X5 W6 V0 I
11-7 听写监听器 (27:14)
l2 W1 K+ k/ j/ i7 n6 U& @11-8 语音合成参数设置 (08:59)
, N& N1 r& p6 s2 @+ F( F11-9 完善项目 (21:32)' j4 L/ S/ x( S* Y0 M7 q, o
11-10 打包发布 (07:15)
: `! [( R# `# ^& G$ ], U: x( W# L9 ^) `' X
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